python np.where()函数

np.where()函数是NumPy库中的一个函数，用于根据给定的条件返回一个数组中满足条件的元素的索引。它可以在一维、二维和多维数组中使用。

以下是两个使用np.where()函数的例子：

1. 一维数组中找到最大值的索引：

import numpy as np

array = np.array([0, 1, 2, 3, 5, 4])
max_index = np.where(array == np.max(array))
print("最大值的索引为:", max_index) # 输出：(array([4], dtype=int64),)

2. 二维数组中根据条件返回对应的元素：

import numpy as np

array = np.where([[True, False], [True, True]], [[1, 2], [3, 4]], [[9, 8], [7, 6]])
print("根据条件返回的元素为:")
print(array)

输出：

根据条件返回的元素为:
[[1 8]
 [3 4]]

相关问题

python中np.where函数

np.where函数是numpy库中的一个函数，它的作用是根据指定的条件，返回符合条件的元素的索引或值。np.where函数的语法如下：

np.where(condition[, x, y])

其中，condition是指定的条件，x和y是可选的参数，用于指定符合条件和不符合条件的返回值。

当只有condition参数时，np.where函数返回符合条件的元素的索引。

当有x和y参数时，np.where函数会根据condition的值，返回符合条件的元素的值或不符合条件的元素的值。

例如，以下代码会将数组a中小于0的元素替换为0，其他元素不变：

import numpy as np

a = np.array([-1, 2, -3, 4, 5])

b = np.where(a < 0, 0, a)

print(b)

输出结果为：

[0 2 0 4 5]

其中，np.where(a < 0, 0, a)的作用是将数组a中小于0的元素替换为0，其他元素不变。

python np.where

np.where是NumPy库中的一个函数，用于根据给定的条件返回一个新的数组，该数组中的元素来源于两个数组，其中一个数组满足条件，另一个数组不满足条件。根据引用，np.where可以有多个条件，使用逻辑运算符进行组合，满足条件的元素被替换为指定的值，不满足条件的元素被替换为另一个指定的值。例如，当条件满足时，将数组中小于等于2的元素替换为1，其他元素替换为0。

根据引用，np.where还可以只有一个参数，此时参数表示条件，返回满足条件的元素的索引。例如，当条件满足时，返回数组中大于5的元素的索引。

总结起来，np.where用于根据条件返回相应的值或索引。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python中np.where()的使用方法](https://blog.csdn.net/weixin_46713695/article/details/127340899)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]